インフラにおける人工知能市場：コンポーネント、インフラタイプ、エンドユーザー産業、展開モデル別-2025-2032年の世界予測

インフラにおける人工知能市場は、2032年までにCAGR 22.15%で1,779億米ドルの成長が予測されています。

インフラにおける人工知能の採用が加速していることで、企業はデジタル・サービスを支える基盤技術の設計、導入、管理方法を再構築しています。企業が実験的なパイロットから本番レベルの展開に移行するにつれ、インフラの優先順位は回復力、観測可能性、安全な自動化を重視するように進化しています。AIはもはやアドオン機能ではなく、アーキテクチャの意思決定の中核的な原動力となっており、プライベート環境やハイブリッド環境におけるハードウェアの選択、ソフトウェアスタック、サービス契約に影響を及ぼしています。

その結果、インフラチームは、AIワークロードをサポートするための高性能コンピュートと専用プロセッサの必要性、分散トポロジーを横断するデータフローの安全性の確保、レガシーシステムと最新プラットフォームの統合要件など、相反する要件のバランスを取る必要に迫られています。これらのダイナミクスにより、予測可能なパフォーマンスを提供し、ライフサイクル運用を合理化できるモジュール型ネットワーキング、エッジ・コンピュート、プラットフォーム・ミドルウェアへの投資が加速しています。これと並行して、スキルのギャップを埋め、AI主導のワークフローを運用し、戦略、統合、継続的サポートにおけるベストプラクティスを組み込むために、プロフェッショナルサービスがますます不可欠になっています。

今後、リーダーはインフラをAI主導のビジネス成果を支える戦略的資産として扱わなければならないです。これは、サービス速度、コスト効率、リスク軽減において測定可能な改善を達成するために、調達、アーキテクチャ、運用モデルを調整することを意味します。そうすることで、組織はインフラストラクチャの近代化を技術的な負担ではなく、競争上の優位性に変えることができ、それによって業界全体のイノベーションの新たな可能性を引き出すことができます。

インフラ提供モデルと運用ガバナンスを再定義する、コンピュート、ネットワーキング、ストレージ、サービスにおける変革的シフト

インフラの情勢は、ベンダーの戦略、展開パターン、組織能力を変化させるいくつかの要因に後押しされ、変革の時期を迎えています。第一に、コンピュート・アーキテクチャの断片化が進んでいます。集中型のデータセンターと、レイテンシに敏感なAIアプリケーションを可能にするエッジノードや特殊処理ユニットの急増が共存しています。この断片化により、異種環境間で一貫したパフォーマンスを確保するためのオーケストレーション、ライフサイクル管理、観測可能性に対する新たなアプローチが必要となります。

第二に、ネットワーキングのパラダイムは、制御プレーンとデータプレーンを切り離し、よりダイナミックなポリシーの適用と自動化されたトラフィックのステアリングを可能にするソフトウェア定義モデルとインテント駆動モデルへと進化しています。AIワークロードが予測不可能でバースト的なトラフィックパターンを生み出し、従来の静的構成では効率的に処理できないため、これらの機能は不可欠になっています。同時に、ストレージ戦略は、継続的なモデルの学習と推論を行う高スループット、低レイテンシーのデータパイプラインに対応するように変化しています。

第三に、サービスの戦略的重要性が高まっています。コンサルティング業務は、純粋なアドバイザリーの役割から、統合チームがアプリケーション、システム、運用の各領域にまたがるエンドツーエンドのソリューションを提供する成果ベースの契約へと軸足を移しつつあります。サポートモデルも同様に変化しています。リモート診断、AIを活用した予知保全、自動修復により、平均修復時間が短縮される一方で、異常検知やモデルガバナンスにおける新たな能力が求められています。オーケストレーションとガバナンスにおける複雑さと、パフォーマンス、信頼性、安全な運用を通じて差別化された価値を提供する機会です。

2025年に施行される米国の関税に起因する、インフラ調達とベンダー戦略への累積的な運用上・戦略上の影響

2025年における米国の関税の賦課と調整は、グローバルなインフラのサプライチェーン、調達戦略、ベンダーのロードマップにとって重要な検討事項をもたらします。関税に関連するコスト圧力は、組織に調達決定を見直し、代替部品サプライヤーを検討し、製造と組立の地理的配分を再評価するよう促しています。場合によっては、調達チームは、プロジェクトのスケジュールを維持しながら投入コストを安定させるために、契約を再交渉したり、ヘッジ戦略を検討したりしています。

こうした動きは、ベンダーの製品戦略にも影響を与えます。ハードウェア・メーカーは、関税の影響を受ける部品への依存度を下げ、アップグレードの道筋を明確にして資本の入れ替えを最小限に抑えるため、設計の統合とモジュール化を加速させています。一方、ソフトウェアとサービスのプロバイダーは、サブスクリプションと成果ベースの価格設定モデルを重視し、顧客価値をハードウェアの先行取得から切り離すことで、関税による価格変動が予算に与える直接的な影響を和らげようとしています。

運用面では、混乱緩和のためのシナリオプランニングとサプライチェーンの可視性を強化する必要があります。そのためには、調達、アーキテクチャ、ベンダーの各管理チームがより深く連携し、緊急時在庫、二重調達の取り決め、ローカライズされたサポートモデルを必要なときに起動できるようにする必要があります。重要なことは、関税関連の調整は、パフォーマンスとコンプライアンスを維持しつつ、国境を越えたエクスポージャーを減らすエッジローカライゼーションと地域展開戦略の推進を加速させるということです。

サマリーをまとめると、2025年の関税の累積的な影響は、単一のコスト差というよりも、地政学的・貿易的な不確実性の中で継続性を提供するために、組織がサプライヤーとの関係をどのように管理し、モジュール化をどのように設計し、価格設定モデルをどのように調整するかという構造的な転換をもたらすものです。

コンポーネント、インフラタイプ、業種、展開モデルを戦略的展開と調達の意思決定に結びつける、包括的なセグメンテーションの洞察

洞察に満ちたセグメンテーションにより、利害関係者は、価値が創出される場所と統合リスクが集中する場所を明らかにすることで、能力を使用事例、調達サイクル、スキル投資に整合させることができます。ハードウェアは、ネットワーク機器、プロセッサー、ストレージデバイス、サービスは、コンサルティング、インテグレーション、サポート＆メンテナンスの各分野で、コンサルティングは戦略コンサルティングと技術コンサルティング、インテグレーションはアプリケーションインテグレーションとシステムインテグレーション、サポート＆メンテナンスはオンサイトサポートとリモートサポートの各分野で、ソフトウェアはミドルウェア、プラットフォーム、ツールの各分野で調査しています。この多層的な視点は、ハードウェアの選択がベースライン・パフォーマンスを促進し、ソフトウェア層がオーケストレーションと開発者の生産性を可能にし、サービスが戦略的ガイダンスと統合努力を通じて価値実現までの時間を加速することを明確にしています。

目次

第1章 序文

第2章 調査手法

第3章 エグゼクティブサマリー

第4章 市場の概要

第5章 市場洞察

• AI駆動型予知保全プラットフォームは、センサーデータを分析することで予期せぬインフラのダウンタイムを削減します。
• エッジコンピューティングを活用したAIによる橋梁や高架の構造健全性リアルタイム監視
• 動的な消費パターンに基づいてスマートグリッドのエネルギー配分を最適化する機械学習モデル
• 精密土木工事と現場調査のためのコンピュータービジョンを統合した自律建設ロボット
• 音響センサー融合による水道管漏水検知のためのAI強化予測分析
• 施設メンテナンスリクエストとワークフロー管理を自動化する自然言語処理チャットボット
• 交通渋滞を予測し、都市道路インフラ計画を最適化するディープラーニングアルゴリズム
• AIを活用した地震活動解析により耐震基礎設計と耐震補強戦略を支援
• 耐久性と持続可能性の指標を向上させるために建築材料の構成を最適化する生成AI
• 鉄道ネットワークのスケジューリングと線路保守の効率を改善する強化学習フレームワーク

第6章 米国の関税の累積的な影響, 2025

第7章 AIの累積的影響, 2025

第8章 インフラにおける人工知能市場：コンポーネント別

• ハードウェア
  • ネットワーク機器
  • プロセッサ
  • ストレージデバイス
• サービス
  • コンサルティング
    • 戦略コンサルティング
    • 技術コンサルティング
  • 統合
    • アプリケーション統合
    • システム統合
  • サポートとメンテナンス
    • オンサイトサポート
    • リモートサポート
• ソフトウェア
  • ミドルウェア
  • プラットフォーム
  • ツール

第9章 インフラにおける人工知能市場インフラの種類別

• コンピューティング
  • エッジデバイス
    • ゲートウェイ
    • IoTデバイス
  • サーバー
    • ブレードサーバー
    • ラックサーバー
    • タワーサーバー
• ネットワーキング
  • ルーターとスイッチ
    • ルーター
    • スイッチ
  • ソフトウェア定義ネットワーク
• ストレージ

第10章 インフラにおける人工知能市場エンドユーザー業界別

• BFSI
• エネルギー
  • 石油・ガス
  • 再生可能
  • ユーティリティ
• 政府
  • 防衛
  • 公安
  • スマートシティ
• 製造業
  • 自動車
  • エレクトロニクス
  • 日用消費財
• 通信
  • ブロードバンド
  • モバイル

第11章 インフラにおける人工知能市場展開モデル別

• クラウド
• オンプレミス

第12章 インフラにおける人工知能市場：地域別

• 南北アメリカ
  • 北米
  • ラテンアメリカ
• 欧州・中東・アフリカ
  • 欧州
  • 中東
  • アフリカ
• アジア太平洋地域

第13章 インフラにおける人工知能市場：グループ別

• ASEAN
• GCC
• EU
• BRICS
• G7
• NATO

第14章 インフラにおける人工知能市場：国別

• 米国
• カナダ
• メキシコ
• ブラジル
• 英国
• ドイツ
• フランス
• ロシア
• イタリア
• スペイン
• 中国
• インド
• 日本
• オーストラリア
• 韓国

第15章 競合情勢

• 市場シェア分析, 2024
• FPNVポジショニングマトリックス, 2024
• 競合分析
  • NVIDIA Corporation
  • Intel Corporation
  • Amazon.com, Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Alphabet Inc.
  • International Business Machines Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc.
  • Dell Technologies Inc.
  • Hewlett Packard Enterprise Company
  • Cisco Systems, Inc.